中山大学陈晓锋获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种混合内存多核CPU系统上的深度学习数据管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114218127B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111510365.5，技术领域涉及：G06F12/02；该发明授权一种混合内存多核CPU系统上的深度学习数据管理方法是由陈晓锋;陈志广;卢宇彤;黄聃设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种混合内存多核CPU系统上的深度学习数据管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混合内存多核CPU系统上的深度学习数据管理方法，该方法包括：模型训练的前向传播阶段，每个网络层读取临时内存缓冲中的数据，执行该层的前向计算，得到前向传播输出数据；将前向传播输出数据划分为短期数据和长期数据；将短期数据保存到临时内存缓冲中；对长期数据执行Cache‑ZVC压缩并将压缩后数据保存到非易失内存中。通过使用本发明，能够缓解深度学习快速发展所带来的内存需求增长的压力，使得在数据集规模不断增大的背景下，高效地训练更复杂的深度神经网络变得更容易。本发明作为一种混合内存多核CPU系统上的深度学习数据管理方法，可广泛应用于数据管理领域。
本发明授权一种混合内存多核CPU系统上的深度学习数据管理方法在权利要求书中公布了：1.一种混合内存多核CPU系统上的深度学习数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 模型训练的前向传播阶段，每个网络层读取临时内存缓冲中的数据，执行该层的前向计算，得到前向传播输出数据； 将前向传播输出数据划分为短期数据和长期数据； 将短期数据保存到临时内存缓冲中； 对长期数据执行Cache-ZVC压缩并将压缩后数据保存到非易失内存中； 所述对长期数据执行Cache-ZVC压缩并将压缩后数据保存到非易失内存中这一步骤，其具体包括： 所述长期数据包括掩码和待压缩数据块； 将长期数据中的待压缩数据块大小设置为与缓存分块相同； 在网络层计算完成后待压缩数据块还在cache之中时，对待压缩数据块进行压缩，得到压缩后数据块； 采用CPU指令集中的non-temporalstore指令将掩码和压缩后数据块写到非易失内存中。
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